← 回到教學歷程20261031 判斷力課堂｜實踐大學
ChatGPT 對話紀錄｜13:40–13:56

分支 B：多代理人加獨立 Reviewer → PDF 亂碼修正

從 ChatGPT「實踐之道」專案匯出的課堂對話。保留講師輸入與 AI 回應的原文；刪去處理過程摘要、課後補上的「輸出標題」對話，以及只有講師本人帳號能開的檔案與雲端連結（對應的成品都已收在教學歷程頁的成品區）。

原始檔

講師輸入

2026/10/31 下午1:12:01

我需要設計出我自己專屬的管理學教科書。為了做到這件事，我們會使用 open source 的教科書，所以請推薦適合大一管理學學生使用的 open source 教科書，讓我可以先連到他們的網站查詢，並且說明你的推薦理由。

AI 回應

2026/10/31 下午1:12:15 · gpt-6-thinking

20261031｜大一管理學｜開放授權教科書選書與自編教材規劃

我會優先查核能合法改寫、翻譯與重新編排的開放授權教材，並比較章節完整度、適合大一學生的程度、案例與教學資源，以及日後整合成您自己版本的便利性。

我建議以 OpenStax 的《Principles of Management》作為主要的學科架構參考，再從其他開放授權教科書補充不同的管理觀點、組織情境與教學活動。

選書時，我會特別重視三個條件：第一，能否讓完全沒有管理經驗的大一學生理解；第二，是否涵蓋管理學核心理論，又能連結真實組織的決策；第三，是否允許我們重新編寫、翻譯、加入臺灣企業案例，最後形成一套可持續更新的專屬教科書。

有一項重要的著作權問題需要先說明：OpenStax 目前官網顯示的授權，與部分舊版 PDF、教科書目錄標示不同。 官網目前採 CC BY-NC-SA，且明列將教材內容提供給生成式 AI 使用的額外限制。如果未來要利用 AI 大量改寫教材，必須確認使用版本的授權條件，必要時取得書面許可。[References - Principles of Management; Principles of Management; openstax™Principles of]

五本最值得優先參考的教科書

1. Principles of Management

OpenStax／Rice University · 2019 · 18 章

(最適合作為主要架構)

閱讀官方完整教科書

這本最符合傳統大一管理學課程，包含管理者角色、管理決策、管理思想演進、策略、組織結構、人力資源、領導、激勵、團隊、溝通與控制。

推薦理由： 完整、系統化且有教學輔助資源。各章包含學習目標、管理決策練習與批判思考個案，也有教師手冊、簡報及題庫資源，非常適合用來建立整學期課程的知識架構。

不足： 篇幅較長，部分案例已有年代感；AI 與當代數位組織管理需要自行更新。[Principles of Management (OpenStax); openstax™Principles of; References - Principles of Management]

2. Management: Financial, Social, and Ecological Well-Being

University of Manitoba 等 · 2026 第二版 · 18 章

(最值得參考的新版教學觀點)

閱讀官方完整教科書

這是五本中出版年份最新的一本。全書依照規劃、組織、領導與控制安排，同時比較財務績效（FBL）、三重底線（TBL）與社會生態思維（SET）三種管理觀點。

推薦理由： 很適合設計要求學生比較不同管理判斷的課程。每章有開場案例、學習目標及反思問題，甚至附有使用 NotebookLM 學習的章節，對建立 AI 時代的管理學教材特別有參考價值。

不足： 永續與倫理觀點鮮明，若完全採用，可能讓第一次接觸管理學的學生承擔較多抽象概念。

授權： CC BY-SA 4.0。[Management: Financial, Social, and Ecological Well-Being; Copyright, Attribution and Citation – Management: Financial, Social, and Ecological Well-Being]

3. Introduction to Management

University of Guelph · 11 個主題單元

閱讀官方完整教科書

專為 MGMT*1000 入門課程編寫，內容涵蓋企業環境、競爭、全球化、組織管理、人力資源、營運、會計、行銷與企業倫理。

推薦理由： 適合商管大一新生建立企業運作的整體認識。採 Pressbooks 網頁呈現，章節容易查閱。CC BY 4.0 也讓後續翻譯與改編具有較大的彈性。

不足： 比較接近商業概論，管理理論、組織行為及領導部分不夠深入。部分內容以加拿大制度為背景，需要在地化。[Introduction to Management; Introduction]

4. Fundamentals of Business, 4th Edition

Virginia Tech · 2023 · 19 章

閱讀官方完整教科書

專門為大學部一學期的商業入門課程設計，從團隊合作、企業基本概念出發，再進入管理、領導、組織結構、營運與人力資源。

推薦理由： 非常適合借鏡其教學安排。每章有學習目標與重點整理，網頁版包含互動式自我測驗，另有部分章節簡報與教師題庫。

不足： 管理學只是全書的一部分，涵蓋會計、個人財務、觀光等其他領域，因此較適合作為補充教材。

授權： CC BY-NC-SA 4.0。[Fundamentals of Business, 4th edition; Introducing: Fundamentals of Business, 4th edition + ancillaries]

5. Principles of Leadership & Management

Fanshawe College · 2022 · 11 章

閱讀官方完整教科書

以人員管理及領導能力為核心，包含人格與領導、情境領導、溝通與決策、目標設定、激勵、團隊合作、組織文化與變革。

推薦理由： 可參考它如何將管理知識連結到學生的自我評估、能力發展與知識檢核。尤其適合補充領導、動機及團隊管理的教學活動。

不足： 偏重領導，策略、營運、控制等主題不如完整管理學教科書；部分原始內容源於較早期教材，需要更新案例。

授權： CC BY-NC-SA 4.0。[Principles of Leadership & Management; Principles of Leadership & Management]

五本教材的定位比較

以下評估是根據各書章節、教學活動與授權條件所做的選書判斷。

教科書 大一適用程度 最適合借用的部分 授權
OpenStax 很高 管理學完整理論與章節架構 官網現列 BY-NC-SA*
Dyck et al. 2026 高 管理決策、倫理、永續、觀點比較 BY-SA
Guelph 高 商業入門、企業環境、簡明解釋 BY
Virginia Tech 很高 課程活動、自我測驗、入門案例 BY-NC-SA
Radtke 高 領導、激勵、團隊與能力發展 BY-NC-SA

* OpenStax 的不同版本存在授權標示差異，以本次查得的現行官網條件列示。上述授權均為 Creative Commons，版本原則上為 4.0。各書內第三方圖片仍需個別檢查。

我建議如何發展自己的管理學教科書

如果目標是配合大一全英語管理學課程，未來還希望把多年累積的企業個案、AI 輔助學習與課堂討論整合進去，我建議採用以下編寫方式。

建議的教科書構成

管理理論與基本架構 50%

OpenStax 為架構參考，重新組織為適合一學期的章節

企業案例與管理情境 25%

臺灣及國際企業案例，包含真正具有選擇困難的管理問題

課堂活動與學習評量 15%

管理決策練習、案例討論、知識檢核與反思問題

AI 與當代管理議題 10%

AI 輔助決策、演算法管理、自動化與組織變革

比例為初步編寫資源分配建議，並非各教科書原有的內容比例。

我特別建議採用「英文主文＋中英術語對照＋臺灣企業情境＋管理決策討論」的形式，並將 No AI、Allow AI、Must AI 的學習活動整合至各章。每章都能獨立更新，日後也能發展成網頁式教科書。

在正式動手改寫之前，還需要做一項授權規劃：CC BY-SA 與 CC BY-NC-SA 的內容，原則上不能直接混合改寫成同一份衍生作品。最穩妥的方式是先自行撰寫統一的正文，對不同教材採引用、連結或分開編排的方式使用，並維持授權與來源紀錄。[Frequently Asked Questions; Wiki/cc license compatibility]

我的選書順序是：先完整瀏覽 OpenStax，再仔細閱讀 2026 年 Dyck 的版本，第三本看 Guelph。 這三本分別提供管理學的廣度、當代管理思維，以及適合初學者的編排方式，足以作為第一版專屬教科書的起點。

講師輸入

2026/10/31 下午1:16:26

1. Principles of Management

根據這本書的第二章，我想要更新這本書的內容。畢竟這本書出版的時間是在 2019 年，為了要使用比較新的內容，你有以下的方式可以處理：\ \ 1. 找到最近十年所出版的研究論文：\ 這些研究論文要跟第二章的主題相關，可以談到最新的實證研究結果或是觀點的演進。如果無法直接取得全文，必須註明；如果可以取得全文，請說明引用的段落來自哪裡。\ 2. 當代最新案例的更新：\ 案例更新只能來自於可取得全文、且具權威性的新聞媒體資料。不能使用論壇資料、小道消息，或是你自己的預訓練資料作為資料來源。\ 3. 在 Medium 上取得公開的高品質評論文章：\ 這些文章可能是由某些學者或產業顧問所撰寫。因為這部分的變異性較大，所以需要你說明選用這些文章的理由是什麼。

AI 回應

2026/10/31 下午1:16:32 · gpt-6-thinking

我會先核對 OpenStax 第二章的實際章節與各節內容，再分三條路線蒐集：近十年的學術論文、可取得全文的權威新聞案例，以及 Medium 上具專業背景的評論文章。每筆資料都會標示可取得的原文範圍、對應章節，以及適合如何更新教材。

學術文獻已找到可查閱全文的研究，包含雙歷程決策、演算法偏好、決策雜訊、群體討論與 AI 建議的實驗。新聞案例方面，我會特別保留「事發時已知的資訊」與「事後調查才確認的資訊」之間的界線，避免用事後結果推定管理者當時的心理或動機。

20261031｜OpenStax 管理學｜第二章文獻、案例與當代觀點更新

一、第二章應該更新哪些內容？

已核對 OpenStax《Principles of Management》（2019）第二章，主題為 Managerial Decision-Making（管理決策）。原章分為六節，內容涵蓋管理者如何做決策、認知機制、例行與非例行決策、認知偏誤、決策品質及群體決策。[Ch. 2 Introduction - Principles of Management; Ch. 2 Summary of Learning Outcomes - Principles of Management]

我的建議是保留原本的六節結構，利用近十年的研究更新其理論解釋，並新增 AI 輔助決策的內容。

原章節 建議的更新重點
2.1 管理決策概論 決策品質與執行結果的區別、不確定性、利害關係人
2.2 反思與反應系統 雙歷程理論的新研究、直覺與分析的適用條件
2.3 例行與非例行決策 演算法決策、AI 輔助判斷、人機分工
2.4 有效決策的障礙 確認偏誤、過度自信、結果偏誤、演算法偏誤
2.5 如何改善決策品質 決策流程、預測、回饋、實驗與證據導向管理
2.6 群體決策 資訊共享、異議管理、群體智慧、人機協作

其中，我認為最值得重新解釋的是三個問題：

第一，直覺與分析並非單純的好壞之分。決策者的專業經驗、情境是否穩定、時間壓力，以及能否取得有效回饋，都可能影響判斷品質。

第二，決策過程是否合理，與最後結果是否成功，必須分開評估。在不確定性下，合理決策仍可能產生不理想的結果。

第三，2019 年教材尚未充分處理的管理問題，是 AI 已成為決策過程中的資訊提供者、建議者，有時甚至是執行者。學生需要學習何時接受、修正或拒絕系統的建議。

以下依您指定的三種來源，區分實證研究、新聞事實與評論性觀點。

二、近十年的學術研究：八篇優先文獻

篩選期間為 2016 年 10 月至 2026 年 10 月。以下八篇都已找到可閱讀的正式全文或作者公開的論文版本，並核對研究設計、結果或討論段落。

標示「實證」者有原始研究資料；「綜述／理論」則用於更新理論解釋，不能當成新的實驗結果。

A. 決策認知與演算法判斷

1. Hochman (2024) - Beyond the Surface: A New Perspective on Dual-System Theories in Decision-Making

(理論綜述＋既有資料再分析)

Behavioral Sciences, 14(11), 1028. 公開全文 · DOI: 10.3390/bs14111028

這篇直接挑戰將直覺與審慎思考視為兩套彼此獨立、固定運作系統的簡化觀點。作者認為，決策過程可能同時具有直覺與分析特徵，並以既有實驗資料的重新分析支持這種看法。

2. Dietvorst, Simmons, & Massey (2018) - Overcoming Algorithm Aversion: People Will Use Imperfect Algorithms If They Can (Even Slightly) Modify Them

(三項實驗研究)

Management Science, 64(3), 1155-1170. Wharton 作者公開全文 PDF · DOI: 10.1287/mnsc.2016.2643

研究發現，即使演算法的預測比人工預測準確，人們知道演算法會犯錯後，仍可能不願採用。但允許使用者對預測結果進行少量調整，能提高採用意願；在研究的預測任務中，也改善了表現。

3. Logg, Minson, & Moore (2019) - Algorithm Appreciation: People Prefer Algorithmic to Human Judgment

(六項實驗研究)

Organizational Behavior and Human Decision Processes, 151, 90-103. 作者公開正式論文全文 PDF · DOI: 10.1016/j.obhdp.2018.12.005

研究發現，在多種數量估計與預測任務中，非專業參與者有時比起人類建議，更願意採納標示為演算法提供的相同建議。具有預測專業經驗的人則未必如此。

B. 改善管理決策品質

4. Highhouse & Brooks (2023) - Improving Workplace Judgments by Reducing Noise

(系統性整理既有組織心理學研究的綜述)

Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior, 10, 519-533. 期刊公開全文 PDF · DOI: 10.1146/annurev-orgpsych-120920-050708

這篇值得補進教材，因為它區分了決策中的「偏誤」（Bias）與「雜訊」（Noise）。雜訊指不同評估者，或同一評估者在不同情況下，產生不必要的判斷差異。

作者整理的人員甄選研究顯示，預先設定評估標準、將整體判斷分成多個面向、獨立評估後依一致規則彙整，有助減少雜訊。

5. Aschauer, Sohn, & Hirsch (2024) - Managerial Advice-Taking: Sharing Responsibility with (Non)human Advisors Trumps Decision Accuracy

(管理者實驗研究)

European Management Review, 21(1), 186-203。2023 年線上首發，2024 年正式刊載。期刊公開全文 · DOI: 10.1111/emre.12575

研究以德語系國家主管為對象，在銷售預測情境中操弄建議者為真人或 AI，以及能否由建議者共同承擔責任。225 位受招募者經理解測驗篩選後，最終分析 143 位主管。

結果顯示，管理者採納建議的動機可能包含避免個人責任，甚至因此犧牲預測準確度。

C. 群體決策與 AI 輔助

6. Brodbeck et al. (2021) - Group-Level Integrative Complexity: Enhancing Differentiation and Integration in Group Decision-Making

(群體實驗研究)

Group Processes & Intergroup Relations, 24(1)。2020 年線上首發。期刊公開全文 · DOI: 10.1177/1368430219892698

研究比較不同的群體討論方式。每種條件有 12 組、每組四名學生。研究發現，容許異議並採階段式討論與整理的團體，在整合性複雜度（Integrative Complexity）表現上優於一般討論團體。

但研究主要測量的是觀點區辨與整合的程度，不能直接宣稱這種討論方式一定能提高企業績效。

7. Cecil et al. (2024) - Explainability Does Not Mitigate the Negative Impact of Incorrect AI Advice in a Personnel Selection Task

(五項預先註冊實驗)

Scientific Reports, 14, 9736. PubMed Central 公開全文 · DOI: 10.1038/s41598-024-60220-5

五項實驗共 1,403 名學生及人力資源相關工作者，研究人們如何處理正確、錯誤，以及附帶不同解釋形式的 AI 建議。

研究發現，參與者常未能排除錯誤建議，而使用研究中測試的解釋方式，也沒有顯著改善整體任務表現或降低對錯誤建議的依賴。

8. Fok & Weld (2024) - In Search of Verifiability: Explanations Rarely Enable Complementary Performance in AI-Advised Decision Making

(理論綜述與概念模型)

AI Magazine, 45(3), 317-332. 期刊公開全文 · DOI: 10.1002/aaai.12182

作者分析人機協作決策的既有研究，提出一個重要觀點：AI 提供解釋，只有在解釋能幫助人類驗證建議是否正確時，才較有可能改善決策表現。

這篇是理論性研究，不能視為已透過全新實驗證明所有 AI 解釋都無效。

研究文獻的編寫優先順序

對大一管理學學生，我會先採用 Highhouse & Brooks、Brodbeck et al.、Cecil et al. 三篇作為核心更新。它們分別對應三個容易理解、也能在課堂直接操作的問題：如何減少判斷差異、如何進行有效討論，以及如何避免盲目相信 AI。

Hochman、Dietvorst、Logg、Aschauer 與 Fok & Weld 則可用來補足理論演進及人機決策的複雜性。

尤其值得強調的是：這些研究不支持把「使用 AI」直接當成「改善決策品質」的同義詞。 是否有效，仍須考慮任務、建議品質、人員行為與評估方式。

三、當代新聞案例：六個可直接更新教材的企業事件

這一部分採用更嚴格的標準：只選擇我已核讀完整新聞正文的 AP（美聯社）或專業新聞媒體 Retail Dive 報導。公司聲明、新聞所引用的調查結果及記者的觀察，會分別標示；案例問題則是為教學設計的延伸，不視為媒體已證實的結論。

案例 1｜Away：從新創企業決策走向組織重整

對應 2.1、2.3、2.5、2.6｜2024-2025

原版第二章就以行李箱品牌 Away 的創業與管理決策為重要背景。由於學生可以承接原有故事，我會把它列為優先更新的第一個案例。

根據 Retail Dive 的兩篇完整報導：

2024 年 2 月，Away 重整組織，裁減約 25% 的內部員工，並取消傳統高階主管團隊架構。2025 年 5 月，原總裁 Jessica Schinazi 接任執行長，共同創辦人 Jen Rubio 轉任董事會執行主席；公司同時擴大在 Amazon 與 Nordstrom 等通路的布局。[Away lays off 25% of internal staff; Away appoints new CEO as it expands sales channels]

全文來源： Retail Dive｜Away lays off 25% of internal staff（2024/2/14）、Retail Dive｜Away appoints new CEO as it expands sales channels（2025/6/2）

建議教學問題： 當 Away 從新創品牌進入更大規模的經營階段，管理者要如何判斷組織結構、領導安排與銷售通路需要改變？若學生身處 2024 年的決策時點，會要求哪些資料？

新聞確認了變動，但並未提供足以判斷各項決策成敗的完整財務資料。因此不能直接宣稱重整成功或失敗。

案例 2｜Southwest Airlines：放棄免費託運行李

對應 2.1、2.4、2.5｜2025/3/11

2025 年 3 月，美國西南航空宣布終止對多數旅客提供兩件免費託運行李的長期政策，並自 5 月 28 日起對新訂位適用收費規則。

值得學生研究的是：2024 年 9 月，管理階層曾估算，收取行李費每年可能增加約 15 億美元收入，但可能造成約 18 億美元的顧客流失損失。幾個月後，公司仍決定改變政策。這些是決策前的公司估計值，不能當成政策實施後的實際績效。[At Southwest Airlines, checked bags will no longer fly for free]

全文來源： AP｜At Southwest Airlines, checked bags will no longer fly for free

建議教學問題： 當管理階層改變先前的判斷時，究竟是新資訊改變了決策，還是決策標準、競爭環境與利害關係人的優先順序發生變化？

這個案例尤其適合引導大一學生理解不確定性、決策準則與假設之間的關係。

案例 3｜CrowdStrike：自動化作業的例外風險

對應 2.3、2.5｜2024/9/24

2024 年 7 月，CrowdStrike 的一項安全軟體更新造成全球資訊系統大規模中斷。公司主管在 9 月國會聽證中說明，問題源於有缺陷的更新資料，並表示公司已強化更新程序；事件影響約 850 萬部 Windows 電腦。[CrowdStrike executive apologizes to Congress for July global tech outage]

全文來源： AP｜CrowdStrike executive apologizes to Congress for July global tech outage

建議教學問題： 即使是高度標準化的例行作業，為何仍需要例外處理、事前驗證與停止發布的權限？主管該如何決定自動化程度？

案例不能直接推定問題是某位主管的認知偏誤造成的；可確認的是更新程序與品質管控出現缺失。

案例 4｜Boeing：交期壓力、安全判斷與組織責任

對應 2.4、2.5、2.6｜2025/9

2025 年 9 月，FAA 針對 Boeing 的安全違規事項提出約 310 萬美元的擬議裁罰，涉及 2023 年至 2024 年初的品質管控問題。

AP 報導指出，美國國家運輸安全委員會（NTSB）的調查認為，製造與安全監督缺失，以及監管機關的查核不足，與 2024 年 1 月客機機身門塞脫落事件有關。FAA 也指出，曾發現 Boeing 人員向負責檢查的人員施壓，要求其簽核未達標準的飛機，以配合交機時程。此處仍應保留「監管機關指出」的歸屬，不能擴大成所有員工的行為。[FAA seeks $3.1 million in fines from Boeing over safety violations, 2024 midair panel blowout]

全文來源： AP｜FAA seeks $3.1 million in fines from Boeing over safety violations

建議教學問題： 當一個群體同時面對交期、成本與安全要求時，哪些管理程序能確保持不同意見的人有機會提出證據，且不會因組織壓力而改變專業判斷？

這也是說明「群體同意」不代表「決策正確」的案例。

案例 5｜Klarna、Ford：AI 導入後重新檢討人力配置

對應 2.3、2.5｜2026/10/29

AP 在 2026 年 10 月 29 日的報導中指出，部分企業因 AI 實際表現不如預期，重新聘用或調整人力配置。報導提到，Klarna 在 2025 年恢復招募真人客服；Ford 則表示，在 AI 品質管控工具未達預期表現後，於 2026 年 6 月聘用或升任了 350 位資深工程師。Ford 的情況不宜直接稱為「重新聘回原先裁撤的員工」。[What to consider if a company that made AI-related job cuts wants you back; The AI-linked layoffs that didn’t stick: Why some jobs are coming back]

全文來源： AP｜What to consider if a company that made AI-related job cuts wants you back

建議教學問題： 管理者在決定以 AI 取代某些工作時，應該評估的是單一任務的效率，還是包含例外處理、品質管制與團隊協作的整體工作表現？

這則新聞很新，但 AP 也明確指出，這類決策逆轉究竟有多普遍，目前仍不清楚。因此適合作為探索性案例，不宜直接推論 AI 導入已普遍失敗。

案例 6｜OpenAI：高階決策、信任與治理程序

對應 2.1、2.6｜2024/3/8

OpenAI 在 2023 年 11 月短暫撤換執行長 Sam Altman 後，於 2024 年 3 月宣布外部調查完成，並表達對其領導的信心。AP 報導指出，公司公布的調查摘要將事件歸因於前董事會與管理階層之間關係及信任破裂，同時宣布若干治理機制的調整。[OpenAI reinstates CEO Sam Altman to board after investigation]

全文來源： AP｜OpenAI reinstates CEO Sam Altman to board after investigation

建議教學問題： 一個決策在程序上可能符合權限規定，為什麼實際執行仍可能造成組織不穩定？董事會應如何處理資訊不足、信任問題與重大人事決策？

資料界線： AP 新聞全文可以閱讀，但外部調查報告本身未公開。因此不能把新聞中的調查摘要擴大解釋為對事件所有內部細節的獨立驗證。

四、Medium：四篇值得納入的專業評論

Medium 的文章品質差異相當大。我採用以下選文原則：作者有可辨認的專業經驗、論點與管理決策直接相關、文章有明確的推理或應用方式，以及本次能讀到完整公開正文。

這四篇中，前三篇優先推薦，第四篇適合作為課堂補充。它們都應定位為觀點或實務經驗，不能取代同儕審查論文。

1. Hugo Bowne-Anderson｜Decision Making in a Time of Crisis

2021/1/7 · O’Reilly Media · 公開全文

閱讀 Medium 原文

選用理由： 由 O’Reilly 編輯策劃，作者以資料科學與機率思考的角度討論不確定情境中的決策。文章清楚區分決策品質、隨機性與事後結果，並說明如何理解預測、風險與資料限制。

建議引用位置： Making Predictions and Thinking Probabilistically、Risk, Probability, Impact, and Decisions。

適用： 2.1、2.5。適合用來補充「好決策為什麼仍可能帶來壞結果」。

限制： 這是概念性評論，不是新的實證研究；部分例子來自 COVID-19 疫情初期，改編時應更新情境。[Medium; Medium]

2. Kyle Byrd｜Communication Starts Well Before a Decision Is Made

2023/6/19 · Bootcamp · 公開全文

閱讀 Medium 原文

選用理由： 作者公開的背景包含 Atlassian 產品工作經驗，以及創辦 The Uncertainty Project。文章討論管理者如何在決策前說明決策規則、邀請不同觀點，並留下決策紀錄。

建議引用位置： Communicating ‘how we decide’ to build buy-in、Creating a decision log to share, learn, and iterate。

適用： 2.5、2.6。這篇很適合與群體決策研究搭配，讓學生思考決策會議應如何運作。

限制： 作者提出的是實務主張。決策紀錄能否提高績效，仍應以學術研究檢驗，不能直接採納為已證實的因果效果。[Medium]

3. Adam Pascarella｜All-In: Lessons on Decision Making From a Legendary Poker Player

2018/4/6 · The Startup · 公開全文

閱讀 Medium 原文

選用理由： 本文整理作者對職業撲克選手、決策顧問 Annie Duke 的訪談，運用資訊不完整、風險與事後歸因說明決策的困難。其價值在於容易轉化成大一學生理解的故事。

建議引用位置： The Problem of “Resulting” in Decision Making、Embrace the Premortem。

適用： 2.1、2.4、2.5。可補充事後偏誤，以及在決策前想像可能失敗原因的 Premortem 方法。

限制： 這是訪談者整理的觀點，不能把訪談內容直接引用為心理學實驗的研究結論。[Medium; Medium]

4. Bridger Moreland｜From Dashboards to Decisions: Why Most Data Teams Stop One Step Too Soon

2025/7/25 · 作者個人出版 · 公開全文

閱讀 Medium 原文

選用理由： 作者以自述顧問經驗為基礎，提出一個相當適合管理教學的問題：組織雖然擁有儀表板與分析資料，卻沒有指定誰應依據資料做決策、何時做決策，以及如何評估後續成效。

建議引用位置： The problem?、It’s time to DECIDE、A Real-World Example: Course Completion Risk。

適用： 2.3、2.5。

限制： 文中企業經驗經過匿名處理，作者提出的 DECIDE 架構也不是已獲廣泛實證驗證的管理理論。我會將它列為較低證據等級的實務觀點，供學生批判性閱讀。[Medium]

Medium 來源的取捨

另一位值得持續追蹤的作者是 Google 前首席決策科學家 Cassie Kozyrkov。她的專業背景非常符合這一章，但本次找到的部分相關 Medium 文章被標示為會員限定，不能確認一般讀者可以完整閱讀。因此暫不將這些文章列入正式教材。

她已公開整理自己的文章索引與部分免費閱讀連結，可從 作者的文章整理頁 進一步追蹤。[Medium; Medium; Medium]

五、如何將這些資料真正編入第二章？

我建議每一節維持原有核心觀念，新增三類內容：理論更新、案例分析，以及可供學生討論的決策問題。

章節 最優先使用的學術研究 新聞案例 Medium 補充
2.1 管理決策 Aschauer et al. Southwest、Away Bowne-Anderson
2.2 直覺與反思 Hochman Southwest Bowne-Anderson
2.3 例行與非例行決策 Dietvorst et al. CrowdStrike、Klarna／Ford Moreland
2.4 決策障礙 Highhouse & Brooks；Logg et al. Boeing Pascarella
2.5 改善決策品質 Cecil et al.；Fok & Weld CrowdStrike、Southwest Byrd、Moreland
2.6 群體決策 Brodbeck et al. OpenAI、Boeing Byrd

示範：將研究更新成大一學生看得懂的教材

以下是我建議的新版教材寫法示例，以英文主文呈現。這是依據研究所寫的原創教學文字，並非研究論文原文。

建議新增於 Section 2.4 - Barriers to Effective Decision-Making

When AI Gives Advice: Should Managers Trust It?

Imagine that you are a hiring manager. You have reviewed several job applicants and selected your preferred candidate. Then an AI system recommends someone else.

Should you change your decision?

Research suggests that people do not always respond consistently to algorithmic advice. Sometimes they avoid algorithms after seeing them make mistakes. In other situations, they follow algorithmic advice more readily than advice from another person.

One important lesson is that trust in AI should depend on the task, the quality of the advice, and the evidence available to evaluate it.

Discussion\: What additional information would you need before accepting or rejecting the AI recommendation?

研究依據：Dietvorst et al.（2018）、Logg et al.（2019）、Cecil et al.（2024）。

建議新增於 Section 2.5 - Improving Decision Quality

A Good Decision Can Have a Bad Outcome

Managers often judge decisions by their results. When a project succeeds, they may assume the original decision was good. When it fails, they may conclude that someone made a mistake.

However, managers make decisions without knowing everything that will happen in the future.

To evaluate a decision fairly, we should consider the information available at the time, the alternatives considered, the assumptions made, and the risks involved.

Discussion\: If an airline changes its pricing policy and later loses customers, does that prove the original decision was wrong? What would you need to know?

概念補充：Bowne-Anderson（2021）；案例來源：AP 對 Southwest Airlines 的 2025 年報導。

這種設計可以將研究結果轉成學生可理解的判斷情境，同時保留來源，方便日後更新。

六、我的編寫建議與證據標準

我建議將第二章拆成兩個教學層次。

第一層是核心管理知識。 保留直覺、有限理性、例行與非例行決策、認知偏誤、群體決策等內容。這些是學生必須理解的理論基礎。

第二層是當代決策問題。 加入演算法偏好、決策雜訊、AI 建議的驗證、人機分工及決策責任。這些內容以近十年的研究建立觀點，再用新聞案例讓學生理解管理者的實際處境。

正式編寫時，每段內容應能回溯到以下其中一種證據：

資料類型 教材可以如何使用 必須避免
同儕審查實證研究 說明研究發現、適用條件與限制 將單一實驗推論成普遍管理法則
學術綜述／理論論文 解釋概念演進與研究爭議 當成新的因果實驗證據
完整新聞報導 建立企業事件、人物、日期與決策情境 推測管理者內心動機或未公開資訊
Medium 專業評論 引入實務觀點、反思問題與應用方法 當成已獲實證支持的理論

下一個編寫階段，我會優先從 2.4「有效決策的障礙」及 2.5「改善決策品質」著手。 這兩節目前有最充足、容易形成教學活動的研究與當代案例，而且能自然銜接 AI 輔助管理決策。待這兩節的寫法穩定，再擴展至整章，會比直接全面重寫更容易控制教材的學術品質與大一學生的閱讀負擔。

講師輸入

2026/10/31 下午1:40:23

使用多個代理人協作的方式處理以下任務：\ \ 你要有一個獨立運作的代理人作為 reviewer，檢查內容是否正確並確保一致性。\ \ 至於其他 agent 分頭去找資料、設計教材或確認格式，則由你自己分配

接下來請使用你挑選出來的資料，進行教科書附件資料的補寫。

\ \ 我們要讓學生知道，基於這本 OpenStax 的教科書，後續其實還有一些最新管理知識的發展與案例更新。\ \ 請根據這些新內容改寫成大約 5,000 字、單頁篇幅的內容。格式編排以及對應到原教科書中的位置，都要有清晰的標註。

在這 5000 字裡面，我們需要設計課堂活動。也就是在 decision making 的過程裡，我們希望讓學生在課堂上有一個小時的 no AI training。所謂的 no AI training，指的是他不能使用 AI 來得到某個要求的答案，必須透過跟同儕互動學習的模式，來建立他對這個主題的理解。\ \ 所以你需要設計兩個部分：\ \ 1. 學習單：讓學生在很短的時間內、在簡單的規範裡，填寫他所扮演的角色或採取的行動，然後可以跟同儕一起互動討論。\ 2. 學習任務的設計：希望能在 20 分鐘內完成，另外有 20 分鐘可以讓學生根據這個結果進行全體討論。\ \ 這樣的設計內容，必須基於教科書以及你所提供的附件資料進行初步設計。

AI 回應

2026/10/31 下午1:40:27 · gpt-6.1-sol-wm

20261031｜OpenStax 第二章｜決策補充教材與 No AI 課堂活動

我會以約 5,000 字的單一長頁教材為主，標明對應原書 2.1–2.6 的位置，並設計 60 分鐘的 No AI 課程：20 分鐘任務、20 分鐘全班討論，加上前後各 10 分鐘的準備與整理。資料查核、教材與活動設計會分工處理，再由獨立 reviewer 檢查正確性與一致性。

原有附件的活動使用 Southwest 案例，但四個角色只有不同關注角度，學生即使不交換資訊，也能完成選擇。我會增加各角色掌握的不同資料，讓同儕互動成為完成任務的必要步驟，並保留個人初判、異議與修正紀錄。

我也會使用 PDF 技能製作及檢查 A4 學習單；約 5,000 字教材則採可捲動的單一網頁呈現。

查核已找出幾項需要修正的細節：CrowdStrike 的聽證日與新聞刊登日不同；Southwest 的收入與顧客流失數字都是事前估計；AI 招募研究的五項實驗也不能全部稱為預先註冊。教材會保留這些區別。

課堂活動將採虛構的校園午餐訂貨情境，讓學生交換各自掌握的資訊、核算方案，再說明選擇與風險；評量會看推理過程，不以選到哪個方案判定對錯。

正文與活動已整合為約 5,200 字的初稿，原書六節都有對照位置，研究、新聞與評論也各有來源及原文定位。獨立 reviewer 正在檢查內容、算式與跨檔一致性。

學生學習單會保留共同資料；四個角色的個別資訊另供教師分發，確保學生需要透過討論才能掌握完整情境。

獨立 reviewer 第一輪未發現會影響交付的重大問題，提出的三項文字與編排修正都已完成，正在做最後複核。正文按中文字及英數詞計約 4,900 字，參考文獻另列。

兩份 A4 PDF 已逐頁檢查；教師說明另附九種方案與需求組合的正確計算，以及時間不足時的刪減順序。接下來會將教材、學習單、角色資料與審查紀錄整理成下載包。

最終複審已通過，四種角色資料、九格計算與各檔時間安排一致。下載包已整理完成，包含約 5,000 字教材、兩份 A4 材料、教師說明、來源與審查紀錄。

PDF 共兩頁已實際呈現檢查。HTML 已檢查文字、結構與頁內導覽；因環境沒有可用的瀏覽器，尚未實測螢幕顯示。

已完成約 4,900 字的單頁教材，清楚對應原書 2.1–2.6，並經獨立 reviewer 複核。

No AI課程共60分鐘：10分鐘準備＋20分鐘同儕任務＋20分鐘全班討論＋10分鐘反思。評量依據資料運用、計算與討論過程，不指定唯一最佳方案。

兩份A4均已逐頁檢查。HTML已核對內容與導覽；因環境缺少瀏覽器，尚未實測顯示。活動仍待首次試教。

講師輸入

2026/10/31 下午1:56:11

PDF 檔打開會是亂碼，請確認你壓縮時所採用的編碼。

另外，為了避免後續修改 PDF 檔的難題，請提供原本的 DOCX 或 Markdown 檔案給我。

AI 回應

2026/10/31 下午1:56:15 · gpt-6.1-sol-wm

我會檢查 ZIP 的檔名編碼及 PDF 的字型、文字編碼，修正後重新打包，並把可編輯的 Markdown 原稿另外提供下載。

已找到原因：ZIP 解壓前後的 PDF 完全相同，檔名也都是英數字，壓縮並未改動內容。問題出在 PDF 內嵌中文字型的字碼對應；上一版雖能在我的檢查環境顯示，仍可能在其他閱讀器出現亂碼，這點我先前漏查了。

我會改成不依賴字型的向量外框版 PDF，並附上教材、學習單、角色資料及教師說明的 Markdown 原稿，方便後續修改。

修正版 PDF 已改用 450dpi 高解析頁面，不再依賴中文字型；兩套呈現引擎重新檢查後，中文都完整顯示。這版供列印使用，修改文字請用另附的 Markdown。

Markdown 已採 UTF-8（含 BOM），較方便 Windows 編輯器辨識中文；教材、學習單、角色資料與教師說明都會各自提供。

已確認是 PDF 的中文字型對應錯誤，ZIP 無損壓縮並未改動內容。已重製 PDF，Markdown 原稿統一採 UTF-8（含 BOM）。

下載修正版完整包

可編輯原稿也可分別下載：

內容 Markdown
補充教材與完整文獻 Companion.md
學生學習單 Worksheet_A4.md
四角色資料 Role_Info_A4.md
教師流程與計算答案 Teacher_Guide.md

新版 PDF 為已逐頁檢查的 450dpi 高解析影像版，供閱讀與列印，無法選取文字；後續編修請使用 Markdown。